2024-10-24WEELメディア事業部AIライターの2scです。みなさん、生成AI・自動運転システム・スパムメールの判別に共通する、仕組みの部分「AIモデル」をご存知ですか?AIモデルは幅広い業界で活躍中!この先「AIと機械の組み合わせで49%の職業が代替される」という予測まで、出てきています。当記事ではそんなAIモデルについて、基本的な仕組みや種類、国内での活用例を紹介していきます。完読いただくと、達成したいタスクに適したAIモデルが選べるはずです。最後まで、お読みくださいね。目次AIの「モデル」とは?AI(厳密にはその一種、機械学習)の根幹をなすのは、既知のデータから抽出した法則性の部分です。これを「AIモデル」または単に「モデル」といいます。すべての機械学習は、このモデルから成り立っています。株価予測モデル:過去の値動きに基づいて、各銘柄の株価を予測というふうにそれぞれ、モデルを使って未知のデータを予測しているのです。ここまで「AIモデル=法則性の部分」という抽象的な内容を説明しました。AIには具体的な部分、つまりソースコードや計算式も欠かせません。機械学習:データからモデルを抽出して予測を行うAIの一種ディープラーニング:人の手を借りずにモデルが抽出できる、機械学習の一種AIモデルのアルゴリズムを紹介!「アルゴリズム」は、データからモデルを取りだすときに用いられる、ソースコード・計算式の部分です。採用するアルゴリズムによって、モデルやAIの挙動が決まります。このアルゴリズムはいくつかの種類に分かれているのですが、当記事では代表的なものだけを紹介していきます。「教師あり学習」とは、入力に対して正しい出力が決められているデータ(教師データ)から、モデルを抽出するアルゴリズムです。教師あり学習では正解のある問題を使うため、高精度のモデルが作れます。正しい出力を決めるのはあくまで人間です。よって人間が解けない問題はモデルにも解けない、というのが教師あり学習の難点です。そんな教師あり学習で作られたモデルは、予測する内容によって......回帰モデル分類モデルの2種類に分けられています。回帰モデルから、その特徴をみていきましょう!回帰モデル「回帰モデル」は、数値(連続値)の変動を予測するための教師あり学習モデルです。過去の出来事に対する数値の変動を学習しています。この回帰モデルの代表例と予測に使う手がかりは、以下のとおりです。株価の予測:値動きのパターン(ローソク足)教師あり学習ですので、予測の手がかりは人間が当たりをつけて示しています。多項式回帰:数値の変動を曲線グラフで予測の2つに大別が可能です。分類モデル一方「分類モデル」は、データの特徴・属性を予測する教師あり学習モデルです。「この写真は猫」「このメールはスパム」というふうに、人間が注釈(アノテーション)をつけたデータを学習しています。そんな分類モデルは、回帰モデル以上に身近な存在です。決定木などが、用途に応じて使い分けられています。「教師なし学習」は人間がヒントを与えずとも、自力でデータの中からモデルが抽出できるアルゴリズムです。精度は教師あり学習に劣りますが、人間が見つけられない法則性・特徴を抽出するのに長けています。そんな教師なし学習は......次元削減クラスタリングなどのアルゴリズムに細分化できます。詳しくみていきましょう!主成分分析データのなかには、いくつもの要因(次元)が重なっていて、法則性が見出しづらいものもあります。体力テスト8項目の結果に基づく、マラソン大会での順位予測10項目のアンケート結果に基づく、購買行動の予測といったことを行うには、結果を大きく左右する要因だけを抽出しなければいけません。この工程(次元削減)に用いられるアルゴリズムが「主成分分析」です。購買行動を左右するのは「割引表示」(※あくまで一例です)といった法則性、つまりモデルが見えてきます。クラスタリング「クラスタリング」は膨大なデータのなかから、似たもの同士の集団を発見するアルゴリズムです。......ゲームユーザーのなかから、課金してくれそうな層を探し出す肺のX線写真のなかから、がんを発症しているパターンを探し出すといったことを人力だけで達成するのは至難の業ですよね。肺がん患者のX線写真には「直径3cm以下の円形の影」が映り込む(※あくまで一例です)といった法則性が見えてきます。教師なし学習では、解決できないタスクも存在します。以下に示したノウハウを、簡潔に説明することは不可能ですよね。格闘ゲームで勝つためのプレイング事故を起こさないように自動車を運転する方法そこでアルゴリズムの一種「強化学習」が活躍します。この強化学習はいわば「力業」です。学習データは不要ですが、代わりに人間が示した条件を満たすまでモデルに試行錯誤を繰り返させる、という手法をとります。自動運転システムなどのAIになります。参考記事:深層強化学習による人間補助を行う格闘ゲームAIの作成ディープラーニング先ほど紹介した分類モデルを多層構造で組み合わせると、「ニューラルネットワーク」というアルゴリズムになります。その構造については、以下の概略図をご覧ください。上図の隠れ層の部分を3層以上増やしたものを使うため、この名前が付いています。ちなみに「ニューラルネットワーク」という名前は、人間の脳の神経回路から着想を得ていることに由来します。ディープラーニングの思考過程ディープラーニングなら、人間による正解例の提示がなくとも、複雑な分析が行えます。以上のとおり、思考過程も深くなっています。ディープラーニングが使われている分野ディープラーニングは、幅広い分野に応用できます。AI自動運転システム...etc.このように、昨今のAIブームはディープラーニングの上に成り立っているんです!なお、ディープラーニングモデルの一種・生成AIの企業成功事例について詳しく知りたい方は、下記の記事を合わせてご確認ください。→生成AIで自動化する方法!最新の企業成功事例をAIエンジニアが解説AIモデルのメリット・デメリットと選び方AIモデルのメリット・デメリットを学習手法ごとに、下表で示します。膨大な学習データと高性能GPUを要するこのように、どのAIモデルにも一長一短があります。よって達成したいタスクごとに最適なものを選ぶわけですが......タスク設定の鉄則タスクは具体的なものにする良い例:売上を伸ばすために、ユーザーにおすすめ商品を提示する悪い例:モデルを使って売上を伸ばしたい目標性能と撤退ラインを定める良い例:2ヶ月以内に予測精度90%を実現する悪い例:とにかく高い精度を目指したいそもそものタスク設定があいまいだと、モデル開発が難航してしまいます。タスク設定や論文リサーチから、入念に行っていきましょう!AIモデルの国内活用事例5選ここからは、国内におけるAIモデルの活用事例を紹介します。合計5つの業種から、事例をピックアップしました。テンと共同で、「AIタクシー」を開発しています。施設データを10分おきに取得し、乗車台数の予測値を返すという、4種類のデータから予測を行うAIモデルが搭載されています。その精度は93〜95%を誇り、新人ドライバーでもベテラン並みの実車率が叩き出せるようです。ちなみにこの移動需要予測モデルに用いられているアルゴリズムは......ディープラーニング:4種類のデータを組み合わせて分析を行う多変量自己回帰:教師あり学習・回帰モデルの一種で、予測値を出力するの2種類となっています。AIが開発した「リテールAIカメラ」を38店舗に導入しています。このリテールAIカメラは、商品と利用客を把握するためのシステム(Androidベース)からなります。その導入効果は、以下のとおりです。搭載しているモデルは、というと......画像解析モデル:商品ごとの陳列状況と利用客の行動を把握するこのように、教師あり学習・分類モデルが応用されています。共同で、レタスの市場価格予測システムを開発・無償公開しています。このシステムには、教師あり学習・回帰モデルが応用されていて......価格予測モデル:過去の市場価格などを学習していて、最大2ヶ月先まで市場価格を予測する以上のモデルで予測したレタスの需要をもとに、栽培量の最適化をサポートしてくれます。この価格予測モデルを植物工場に適用することで、露地栽培の供給量に応じたレタスの成長制御が可能です。自動化してくれるAIシステムを開発しています。その心臓部には、以下のディープラーニングモデルを採用しました。擦れや傷のある文字でも読み取れるこのAIシステムによって、月間約8,400時間にのぼる作業削減が達成できるようです。みっけ」を、コンクリート構造物の点検に活用中!従来の目視点検と比べて、1/4の時間で同等の結果が出せるようになりました。ちなみにこのひびみっけに搭載されているAIモデルは......画像解析モデル:最大60枚のコンクリート外壁の写真を自動合成、ひび割れを検出してくれるこのように、教師あり学習の応用となっています。日本全国の損傷画像を学習しているようです。WEELでも「AIソリューション開発」にて、各種AIモデルの開発を承っております。AIソリューション開発の大まかな流れについては、下図をご覧ください。このようにAIソリューション開発では、設計と検証はウォーターフォール方式で、各機能の開発はアジャイル方式でそれぞれ行っております。¥13,200,000〜以上のとおりです。AIモデル開発の要・タスク設定から実装後の改善まで、弊社スタッフが全力でサポートさせていただきます!ぜひ無料相談から、貴社のお困りごとをお聞かせくださいね。開発費用について詳しく知りたい方は、下記の記事を合わせてご確認ください。当記事では、AIモデルの種類や活用例について紹介してきました。クラスタリング:データの中から、似たもの同士を探し出す強化学習:試行錯誤を繰り返して、目標のタスクを達成するディープラーニング:生成AIの要で、学習能力と汎用性に優れているこのようにAIモデル・アルゴリズムは、それぞれ異なる強みをもっています。したがってAIで業務効率化を図る際には、「どのモデルに何をさせたいか」「どこまで予測精度を追求するか」など、具体的な目標が欠かせません。・自社専用のAIチャットボットの開発などの開発実績がございます。「無料相談」にてご相談を承っておりますので、ご興味がある方はぜひご連絡ください。➡︎生成AIを使った業務効率化、生成AIツールの開発について相談をしてみる。生成AIを社内で活用していきたい方へ「生成AIを社内で活用したい」「生成AIの事業をやっていきたい」という方に向けて、生成AI社内セミナー・勉強会をさせていただいております。セミナー内容や料金については、ご相談ください。サービス紹介資料もご用意しておりますので、併せてご確認ください。大学時代はアリの生態を研究。ラボで唯一、Pythonを使ってデータ分析を効率化していた。現在はライターとして、オウンドメディアや学術記事の執筆に当たっている。集計期間:1週間まだデータがありません。高いAIプロフェッショナル集団」を目指して私たちは、AIに関わるすべての人に向けて、透明性の高い適切な情報発信と開発を行います。「WEELは、一番地に足ついたAI情報を教えてくれる」と思っていただけるよう、透明性高い事業運営を行なって参ります。透明性の高い適切な情報発信と開発を行います。透明性高い事業運営を行なって参ります。